• 제목/요약/키워드: event detection

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온라인 교육을 위한 OpenCV 기반 집중도 측정 시스템 개발 (Development of concentration measurement system in online education based on OpenCV)

  • 임대근;고규한;조재춘
    • 융합정보논문지
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    • 제10권11호
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    • pp.195-201
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    • 2020
  • 빠르게 발전하고 있는 정보화 시대에 맞춰 교육환경에서도 많은 발전과 영향이 있다. 이에 대표적으로 이러닝(E-Learning)이 있다. 그러나 이러닝은 직접적인 교류와 참여율이 낮아 집중을 유지하기가 어렵고, 교수자 또한 학습자의 집중 여부를 파악하는데 한계가 있다. 본 논문은 이러닝을 사용하는 학습자의 집중도를 사용자 눈 개폐와 정수리 인식을 통하여 집중도 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 눈과 정수리를 인식하여 집중도를 측정하고 지표화하여 교수자에게 제공한다. 눈과 정수리를 인식한 경우 이벤트가 발생하고 사용자의 반응 결과에 따라 집중도가 지표화된다. 시스템 검증을위해 실험집단과 통제집단으로 실험하였고 집중도 지표가 90% 이상의 정확도를 보였다.

목표 신뢰도를 고려한 원-샷 시스템의 최적검사정책 (Optimal Inspection Policy for One-Shot Systems Considering Reliability Goal)

  • 정승우;정영배
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.96-104
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    • 2017
  • A one-shot system (device) refers to a system that is stored for a long period of time and is then disposed of after a single mission because it is accompanied by a chemical reaction or physical destruction when it operates, such as shells, munitions in a defense weapon system and automobile airbags. Because these systems are primarily related with safety and life, it is required to maintain a high level of storage reliability. Storage reliability is the probability that the system will operate at a particular point in time after storage. Since the stored one-shot system can be confirmed only through inspection, periodic inspection and maintenance should be performed to maintain a high level of storage reliability. Since the one-shot system is characterized by a large loss in the event of a failure, it is necessary to determine an appropriate inspection period to maintain the storage reliability above the reliability goal. In this study, we propose an optimal inspection policy that minimizes the total cost while exceeding the reliability goal that the storage reliability is set in advance for the one-shot system in which periodic inspections are performed. We assume that the failure time is the Weibull distribution. And the cost model is presented considering the existing storage reliability model by Martinez and Kim et al. The cost components to be included in the cost model are the cost of inspection $c_1$, the cost of loss per unit time between failure and detection $c_2$, the cost of minimum repair of the detected breakdown of units $c_3$, and the overhaul cost $c_4$ of $R_s{\leq}R_g$. And in this paper, we will determine the optimal inspection policy to find the inspection period and number of tests that minimize the expected cost per unit time from the finite lifetime to the overhaul. Compare them through numerical examples.

핀홀 스테레오 비전 센서의 공간 스캔을 통한 방사선의 영상화 시뮬레이션 (Simulation of Radiation Imaging based on the Scanning of Pin-hole Stereo Vision Sensors)

  • 박순용;백승해;최창원
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.1671-1680
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    • 2014
  • 원자력 발전소에서 예기치 못한 사고가 발생하거나 발전소를 해체하는 작업을 수행하는 과정에서는 방사선 물질의 유출에 대한 우려가 항상 존재한다. 유출된 방사선 물질을 제거하기위해서는 방사선의 분포에 대한 정확한 정보를 획득할 수 있는 기술이 필요하다. 그러나 방사선 물질의 직접적 취급은 매우 제한적이기 때문에 방사선과 관련된 기술의 개발은 미리 시뮬레이션을 통하여 그 가능성을 검토하여야 한다. 본 논문에서는 방사선 물질의 분포에 대한 3차원 정보를 획득할 수 있는 방사선 영상화 기술을 시뮬레이션하였다. 두 개의 가상의 1차원 방사선 센서를 이용하여 스테레오 방사선 영상을 획득하고, 스테레오 시차를 이용하여 가상의 방사선 물질에 대한 3차원 거리 정보를 획득하였다. 점과 면으로 구성된 가상의 방사선 물질에 대하여 스테레오 방사선 영상 및 3차원 정보의 획득이 가능함을 시뮬레이션하였다.

나노바이오촉매 기반 효소결합면역흡착검사 (Nanobiocatalyst-Linked Immunosorbent Assay(NBC-LISA))

  • 이인선;황상연;김중배
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제49권4호
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    • pp.387-392
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    • 2011
  • 생촉매인 효소의 기질선택성은 다양한 분야에서 유용하게 이용되고 있다. 그 중에서도 효소결합면역흡착검사(enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA)는 항원항체의 결합을 항체와 공유결합된 효소의 반응으로 나타냄으로써 다양한 항원들의 진단을 가능케 했다. 하지만 기존의 효소결합면역흡착검사는 하나의 항체당 하나의 효소가 결합된 형태이기 때문에 감도(sensitivity)의 증가 폭에 그 한계가 있으며, 이를 극복하기 위한 방안으로 하나의 항체당 결합된 효소의 수를 증가시킴으로써 혁신적인 감도의 향상을 가져오는 연구가 진행되었다. 최근 나노바이오촉매(nanobiocatalyst, NBC) 접근방식을 이용한 효소활성의 안정화는 효소결합면역흡착검사의 감도 향상뿐만 아니라 그 성능의 안정성을 확보할 수 있는 연구결과로 이어지고 있다. 본 총설에서는 일반적인 효소결합면역흡착검사의 기본적인 원리와 감도향상을 위한 연구, 그리고 성능안정성(performance stability)을 향상시키기 위한 나노바이오촉매-결합면역흡착검사(Nanobiocatalyst-Linked Immunosorbent Assay, NBC-LISA)에 대하여 살펴보고자 한다.

모바일 앱 실행시 커널 계층 이벤트 시퀀스 유사도 측정을 통한 악성 앱 판별 기법 (Malicious App Discrimination Mechanism by Measuring Sequence Similarity of Kernel Layer Events on Executing Mobile App)

  • 이형우
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.25-36
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    • 2017
  • 최근 스마트폰 사용자가 증가함에 따라 특히 안드로이드 기반 모바일 단말을 대상으로 다양한 어플리케이션들이 개발 및 이용되고 있다. 하지만 악의적인 목적으로 개발된 악성 어플리케이션 또한 3rd Party 오픈 마켓을 통해 배포되고 있으며 모바일 단말 내 사용자의 개인정보 또는 금융정보 등을 외부로 유출하는 등의 피해가 계속적으로 증가하고 있다. 따라서 이를 방지하기 위해서는 안드로이드 기반 모바일 단말 사용자를 대상으로 악성 앱과 정상 앱을 구별할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 앱 실행시 발생하는 시스템 콜 이벤트를 추출해서 악성 앱을 탐지하는 기존 관련 연구에 대해 분석하였다. 이를 토대로 다수의 모바일 단말에서 앱이 실행되는 과정에서 발생하는 커널 계층 이벤트들에 대한 발생 순서간 유사도 분석을 통해 악성 앱을 판별하는 기법을 제안하였으며 상용 단말을 대상으로 실험 결과를 제시하였다.

CALIPSO위성 탑재 라이다를 이용한 동북아시아 지역의 대기 에어러솔 3차원 광학특성 분포 (3-D Perspectives of Atmospheric Aerosol Optical Properties over Northeast Asia Using LIDAR on-board the CALIPSO satellite)

  • 이권호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권5호
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    • pp.559-570
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    • 2014
  • 위성 탑재 라이다 시스템이 관측하는 후방산란 신호는 대기 에어러솔의 3차원 공간적인 분포 특성 및 시간적인 변화를 탐지할 수 있게 한다. 본 연구에서는 Cloud-Aerosol LIDAR and Infrared Pathfinder Satellite Observation(CALIPSO) 위성에 탑재된 Cloud-Aerosol LIDAR with Orthogonal Polarization(CALIOP) 라이다 관측자료를 이용하여 2012년 한 해 동안의 동북아시아 지역(북위 20도 - 50도, 동경 110 도 - 140 도)의 대기 에어로졸의 시공간 분포를 분석하였다. 입자 소산계수와 편광소멸도의 통계 분석으로부터 각 고도별 에어러솔 입자의 광학 특성정보를 분석하였고, 각 계절별 에어러솔 광학 특성값의 연직분포정보를 정량화할 수 있었다. 또한, 편광소멸도 자료는 연중 0.5 이상의 큰 값을 보이고 있어 지역 대기에는 비구형성 입자에 의한 영향이 많이 받고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 지역적 규모의 3차원 에어러솔 분포 정보에 대한 기초연구로서, 향후 추가 자료 조사를 통하여 보다 다양한 이벤트성 사례와 에어러솔 기후학적 정보를 생산할 것이다.

선박의 용접구조 피로시험에 대한 음향방출기법의 적용 연구 (A Study on the Application of Acoustic Emission for the fatigue Test of Ship Welded Structure)

  • 안성찬;김대수;이진희;박진수
    • 비파괴검사학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.220-226
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    • 2003
  • 본 연구에서는 선박 용접구조물의 피로균열 발생 여부와 균열의 진전 상황을 실시간으로 모니터링하기 위한 기초 연구단계로서 선박의 전형적인 용접형태인 필렛용접부(fillet welded joint)의 피로시험에 대한 음향방출(Acoustic Emission, AE)기법의 적용성을 검토하였다. 필렛용접부의 피로시험에서 균열의 발생과 진전, 위치를 검출하기 위하여 AE 카운트(ring down count)와 위치표정(source location)등을 이용하였다. 시험결과 용접 토우(toe)부의 표면균열(surface crack)이 관통균열(through crack)로 발전하기 전까지의 AE 신호는 비교적 미약하게 나타났으나 균열의 발생시점과 위치를 카운트-위치표정으로 어느 정도 추정 가능함을 확인하였다. 표면균열이 브라켓의 두께방향으로 관통한 시점에서는 AE 카운트의 양이 급격히 증가하였으며 카운트-위치표정, 이벤트(event)-위치표정으로 균열의 위치와 발생시점을 명확하게 확인할 수 있었다. 또한 AE 위치표정과 클러스터(cluster) 기능을 이용하여 균열발생 위치 이외의 영역에서 검출된 신호는 잡음에 기인한 것으로 추정할 수 있었다.

PC 이벤트 탐지 기능과 보안 통제 절차를 연계시킨 시나리오 기반 금융정보유출 위험 대응 모델에 관한 연구 (A Study on a Scenario-based Information Leakage Risk Response Model Associated with the PC Event Detection Function and Security Control Procedures)

  • 이익준;염흥열
    • 한국전자거래학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.137-152
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    • 2018
  • 기존 금융정보유출 행위를 탐지하기 위해 보안솔루션에서 생성한 행위 로그를 수집하여 패턴분석으로 정보유출 이상행위를 탐지하고 차단하는 활동에서 발생되는 한계점을 극복하고, 효과적으로 대응하기 위한 방안으로 첫 번째, PC에서 정보유출 경로(외부에서 읽기, 외부로 저장하기, 외부로 전송하기 등)로 이용되는 PC내 실행 프로그램들을 실시간으로 모니터링하고 두 번째, 해당 프로그램이 실행하는 시점에 연관된 보안 통제 프로세스와 상호 연동하여 정상 통제예외 통제우회 행위인지를 파악한 다음 마지막 단계인 시나리오 기반으로 생성한 처리 절차를 통해 금융정보유출 위험을 통제할 수 있는 위험 관리 모델을 제안함으로서 정보 보호 측면의 보안성 강화 및 업무 효율성 향상의 기대효과를 창출하고자 한다.

색온도 변화 시 파이썬을 이용한 색상 변화 정보의 수집 (Color Change Information Collection Using Python in The Event of Color Temperature Change)

  • 전병일;김세민;이규정;이정원;이충호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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    • pp.618-620
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    • 2019
  • 농업과 ICT융합 기술이 접목된 스마트팜은 우리나라에서 타 산업보다 낮은 단계에 머물러 있지만 가장 활발한 연구개발이 추진되는 분야이기도 하다. 스마트팜은 농업과 ICT기술 간의 융합을 통해 농업 분야의 각종 정보를 수집하고 가공, 분석하여 단계별 효율성 향상을 높이는데 목적이 있다. 이 연구에서는 원예작물인 딸기의 스마트팜 구성을 위해 수확기에 수확이 가능한 딸기를 색상으로 구분할 수 있는 영상 처리 방법에 대해 연구를 진행 하였다. 딸기 재배 과정에서 딸기 수확은 많은 노동력을 필요로 한다. 이 연구에서는 딸기 수확기에 노동력 절감에 필요한 정보 수집을 목표로 하고 있다. 그 선행 연구로서 빛의 조사 방향 및 밝기 값에 따라 색 온도가 변화하는 형태를 파이썬을 이용한 OpenCV 색상 검출을 통해 구현 해 볼 계획이다. 향후에는 색 온도 변화에 보상 값을 적용하여 수확에 적합한 딸기색상 값을 찾는 연구를 계획하고 있다.

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스마트 감시 애플리케이션을 위해 Deep CNN을 이용한 폭력인식 (Violence Recognition using Deep CNN for Smart Surveillance Applications)

  • 파튜 유 민 울라;아민 울라;칸 무함마드;이미영;백성욱
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.53-59
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    • 2018
  • 최근 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 스마트도시에서는 합리적인 정확도로 복잡한 동작을 인식할 수 있다. 이와는 대조적으로, 싸움과 칼에 관련된 사건과 같은 폭력적인 인식은 관심을 덜 이끌었다. 시각적인 감시 능력은 거리나 교도소에서의 싸움을 감지하는데 사용될 수 있다. 이 논문에서 우리는 감시 카메라에 대한 심층 학습 기반의 폭력 인식 방법을 제안했다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 모델은 폭력 인식을 위한 싸움과 칼의 벤치마크 데이터 셋에 대해 훈련하고 세부적으로 조정된다. 비정상적인 이벤트가 감지되면 가장 가까운 경찰서로 경보를 보내는 즉각적인 조치를 취할 수 있다. 제안된 방법의 실험 결과는 99.21%의 정확도를 달성함으로써 다른 최첨단 CNN모델을 능가했다.